Η εφαρμογή του AI για τον έλεγχο της διαδικασίας δεν είναι εύκολη. Απαιτεί προσεκτικό σχεδιασμό, δοκιμή και ανάπτυξη. Απαιτεί επίσης συνεχή αξιολόγηση. Ακολουθούν μερικές συμβουλές για να ξεκινήσετε γρήγορα.
Με την υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης (AI) σε εφαρμογές όπως η παραγωγή, η λήψη αποφάσεων και η επιχειρησιακή αποτελεσματικότητα, η κατασκευή είναι πιθανό να υποβληθεί σε σημαντικό μετασχηματισμό. Η επέκταση του AI έχει τη δυνατότητα να βελτιώσει δραματικά τον τρόπο με τον οποίο συλλαμβάνουμε, δημιουργούμε και οικοδομούμε, οδηγώντας σε καινοτόμες και αποτελεσματικές εξελίξεις σε αυτούς τους τομείς. Καθώς η τεχνολογία AI ωριμάζει, γίνεται πιο προσιτή και ευρέως διαθέσιμη, ο αντίκτυπός της θα αυξηθεί μόνο.
Οι παραδοσιακές προσεγγίσεις για τον έλεγχο των διαδικασιών συχνά βασίζονται σε προκαθορισμένα μοντέλα και κανόνες, τα οποία συχνά βασίζονται σε ιστορικά δεδομένα και ανθρώπινη εμπειρία. Ωστόσο, αυτές οι προσεγγίσεις έχουν επίσης τους περιορισμούς τους, ειδικά όταν ασχολούνται με την αυξανόμενη πολυπλοκότητα, τη μεταβλητότητα και την απρόβλεπτη διαδικασία των σύγχρονων διαδικασιών κατασκευής και τα περιβάλλοντα στα οποία λειτουργούν. Επιπλέον, αυτές οι μέθοδοι συχνά αποτυγχάνουν να επωφεληθούν πλήρως από τις μεγάλες ποσότητες προβλέψιμων δεδομένων, που δημιουργούνται σε πραγματικό χρόνο από σύγχρονους αισθητήρες και συστήματα. Αυτό είναι όπου η τεχνητή νοημοσύνη μπαίνει στο παιχνίδι.
Η τεχνητή νοημοσύνη ορίζεται ευρέως ως η ικανότητα των μηχανών να κάνουν πράγματα που συνήθως πιστεύουμε ότι απαιτούν ανθρώπινη νοημοσύνη. Η τεχνητή νοημοσύνη μειώνεται στις μαθηματικές σχέσεις μεταξύ των μεταβλητών, γι 'αυτό συχνά περιγράφουμε προγράμματα AI ή αλγόριθμους ως "μοντέλα AI". Κατά τη διάρκεια της τελευταίας δεκαετίας, τα μοντέλα μηχανικής μάθησης που μαθαίνουν να βελτιώνουν την απόδοση μέσω δεδομένων και όχι σε ρητό προγραμματισμό έχουν γίνει εμφανή.
Πιο πρόσφατα, αυτό ενισχύθηκε περαιτέρω από την άνοδο των θεμελιωδών μοντέλων και της γενετικής ΑΙ. Τα βασικά μοντέλα είναι μεγάλα μοντέλα που έχουν εκπαιδευτεί σε πολύ μεγάλα σύνολα δεδομένων που μπορούν να προσαρμοστούν σε διάφορες εργασίες. Προωθώντας το AI στο mainstream όπως ποτέ άλλοτε.
Τα πιθανά οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης
Γενικά, το AI μπορεί να παρέχει καλύτερες μετρήσεις, λύσεις και επικοινωνίες.
Αύξηση της παραγωγικότητας: Συχνά, οι κατασκευαστές έχουν περισσότερα δεδομένα από ό, τι γνωρίζουν τι να κάνουν και τα δεδομένα είναι το καύσιμο για το AI. Με την ανάλυση μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων, των κρυφών μοτίβων, των ανωμαλιών και των ιδεών μπορούν να ανακαλυφθούν. Αυτές οι σχέσεις μπορούν στη συνέχεια να χρησιμοποιηθούν για την καλύτερη κατανόηση της διαδικασίας και τη λήψη πιο τεκμηριωμένων αποφάσεων. Αυτό με τη σειρά του βελτιστοποιεί την απόδοση της διαδικασίας και μειώνει το χρόνο διακοπής.
Βελτίωση της ποιότητας, της ανθεκτικότητας και της βιωσιμότητας: Το AI μπορεί να βοηθήσει τους κατασκευαστές να παρακολουθήσουν και να διατηρήσουν την ποιότητα των πρώτων υλών, των προϊόντων και του εξοπλισμού ανιχνεύοντας και ανταποκρίνοντας σε ελαττώματα, ανωμαλίες και σφάλματα σε πραγματικό χρόνο. Καθώς αυξάνονται τα δεδομένα και η πολυπλοκότητα, αυτό μας επιτρέπει να χρησιμοποιούμε νέα υλικά πιο γρήγορα σε περίπτωση διαταραχών της προσφοράς και να χρησιμοποιούμε αποτελεσματικά φυσικά ή ανακυκλωμένα υλικά με μεταβλητές ιδιότητες.
Αύξηση της καινοτομίας και της ανταγωνιστικότητας: Οι επιχειρήσεις μπορούν να εφαρμόσουν το AI για να καινοτομήσουν ταχύτερα και να αυξήσουν την ταχύτητα ανάπτυξης προϊόντων. Αυτό μπορεί να περιλαμβάνει καλύτερα σχέδια προϊόντων, όπως εκείνα που οδηγούνται από γρήγορες και αποτελεσματικές προσομοιώσεις που βασίζονται σε δεδομένα, καθώς και ταχύτερες αναδιαμορφώσεις που οδηγούνται από την προσφορά και τη ζήτηση. Στο μέλλον, το AI θα μπορούσε ακόμη και να βοηθήσει στη διάσπαση της εξελιγμένης γνώσης στο σχεδιασμό, την κατασκευή και τις αλυσίδες εφοδιασμού, επιτρέποντας τις μεταβολές των βημάτων στις δυνατότητες.
Μειώστε τα απόβλητα: Η τεχνολογία AI μπορεί να μειώσει τα απόβλητα που σχετίζονται με τα υλικά, την ενέργεια, το χρόνο και το χώρο. Αυτό μπορεί να λάβει πολλές μορφές, συμπεριλαμβανομένου του συνδυασμού της παρακολούθησης της διαδικασίας με ανίχνευση ανωμαλιών για να διορθώσει ελαττώματα ή να σταματήσει την εργασία σε ελαττωματικά μέρη και να χρησιμοποιήσει την τεχνητή νοημοσύνη για τη λειτουργία των διαδικασιών με τρόπο που ελαχιστοποιεί την ενέργεια ή τη χρήση υλικού.
Ενδυνάμωση των ανθρώπων: Τα συστήματα AI μπορούν να ενισχύσουν τη γνώση των εργαζομένων με εύκολη πρόσβαση στις πιο σχετικές γνώσεις εμπειρογνωμόνων. Η AI μπορεί επίσης να βοηθήσει στην επικοινωνία και τον συντονισμό με τους πελάτες και τους προμηθευτές, για παράδειγμα χρησιμοποιώντας chatbots.
Πώς να χρησιμοποιήσετε επιτυχώς την τεχνητή νοημοσύνη για τον έλεγχο των διαδικασιών
Η εφαρμογή του AI για τον έλεγχο της διαδικασίας δεν είναι εύκολη. Απαιτεί προσεκτικό σχεδιασμό, δοκιμή και ανάπτυξη. Απαιτεί επίσης συνεχή αξιολόγηση. Ακολουθούν μερικές συμβουλές για να ξεκινήσετε γρήγορα.
1. Καθορίστε τους στόχους και τις μετρήσεις: Πριν αρχίσετε να χρησιμοποιείτε το AI για τον έλεγχο της διαδικασίας, πρέπει να έχετε ένα σαφές όραμα για το τι θέλετε να επιτύχετε και πώς θα μετρηθεί η επιτυχία και θα πρέπει να καθορίσετε συγκεκριμένους στόχους και βασικούς δείκτες απόδοσης που ευθυγραμμίζονται με τους επιχειρηματικούς στόχους και τις προσδοκίες των πελατών.
2. Κατανόηση των δεδομένων: Τα δεδομένα είναι το θεμέλιο των μοντέλων AI. Χωρίς καλά δεδομένα, δεν μπορείτε να δημιουργήσετε καλά συστήματα AI. Είναι σημαντικό να κατανοήσουμε τις διαθέσιμες πηγές και τον τύπο, τη μορφή, την ποιότητα, την απόκλιση και τη διαθεσιμότητα που ενδέχεται να παρέχουν αυτές οι πηγές. Γενικά, περισσότερα δεδομένα είναι καλύτερα, αλλά γενικά, ένα μικρό, καθαρό σύνολο δεδομένων είναι πιο χρήσιμο από ένα μεγάλο, θορυβώδες και προκατειλημμένο. Τέλος, βεβαιωθείτε ότι προστατεύεται η πηγή δεδομένων. Τα μοντέλα AI είναι συχνά ευάλωτα σε αντιφατικές επιθέσεις που υποβαθμίζουν ή υπονομεύουν τις αποφάσεις.
3. Επιλέξτε τη σωστή τεχνολογία AI: Πολλές διαφορετικές τεχνολογίες AI είναι διαθέσιμες για τον έλεγχο των διαδικασιών και οι νέες εφευρέθηκαν συνεχώς. Πρέπει να επιλεγεί η σωστή τεχνολογία AI που ταιριάζει με τα χαρακτηριστικά των δεδομένων, τις απαιτήσεις της διαδικασίας και τους στόχους. Υπάρχουν επίσης συμβιβασμούς που πρέπει να εξεταστούν μεταξύ της πολυπλοκότητας, της ακρίβειας, της ταχύτητας, της επεκτασιμότητας και της ερμηνείας των τεχνολογιών AI. Συνήθως είναι καλύτερο να χρησιμοποιείτε τις απλούστερες τεχνικές για την επίτευξη αποδεκτών αποτελεσμάτων.
4. Επαληθεύστε το σύστημα AI: Πριν από την ανάπτυξη ελέγχου της διαδικασίας, πρέπει να βεβαιωθείτε ότι το σύστημα λειτουργεί όπως αναμένεται. Η επικύρωση γίνεται με ποσοτικοποίηση του πόσο καλά πληροί τις μετρήσεις που έχουν οριστεί προηγουμένως. Σε γενικές γραμμές, το σημείο ενός συστήματος AI είναι η ικανότητά του να κάνει χρήσιμες προβλέψεις σε καταστάσεις που δεν έχουν δει ποτέ πριν. Ως εκ τούτου, είναι σημαντικό να αξιολογηθεί το σύστημα με βάση τα δεδομένα που το σύστημα δεν έχει δει πριν. Επιπλέον, τα συστήματα που βασίζονται σε AI μπορούν μερικές φορές να λειτουργούν με απρόβλεπτους τρόπους, οπότε είναι καλύτερο να δημιουργηθούν διασφαλίσεις για τον έλεγχο αυτών των κινδύνων.
5. Παρακολούθηση: Μετά την ανάπτυξη, το πλαίσιο πρέπει να παρακολουθείται και να βελτιώνεται τακτικά. Για την παρακολούθηση των αποτελεσμάτων, ένας καλός πίνακας ελέγχου με αναφορές, ειδοποιήσεις και αρχεία καταγραφής θα είναι μια μεγάλη βοήθεια.